今天哪家科技企業在押注自動駕駛？

答案是：有錢的每一家。

自動駕駛融合了眾多行業的新興技術，并且在不斷涌現出新的技術、產品和方案組合。

不過，過去的2018年這一年，C-V2X和車路協同無疑是發展最快，最受重視的技術之一。

因為，無論單輛車智能化發展到什么程度，都只是交通系統中孤立的“點”，無法支撐起“面”-交通系統的智慧化。

以道路為核心的車路協同，是建立在公路基礎設施數字化升級的基礎上，讓交通系統能夠實時感知道路、車輛與行人的各種狀況，在發展汽車智能化的同時，通過發展路網的采集、過濾、分析、處理能力，使人、車、路能夠高度協同。

車路協同優勢在哪兒？

在即將到來的2020年這個關口，自動駕駛目前已經進入量產化階段。

針對這樣的自動駕駛現狀，有人提出了大力推廣車路協同，通過汽車與道路之間協同運作來實現汽車的高度自動化。那么車路協同對于自動駕駛究竟有多大的作用呢？

在安全方面，美國特斯拉事故、Uber測試車事故，車輛都未能快速捕捉到從黑暗中突然出現的行人。兩例事故都表明，當下單車的感知系統存在視角盲區同時感知距離不長，所以自動駕駛汽車不安全的原因還是車輛感知系統不夠完善。

車路協同是一種交互，這種交互能夠讓交通的參與方的意圖得到非常精準的詮釋，不會只是靠猜測這輛車要發生什么樣的行為，而是能夠準確的知道，因此可做出準確的判斷。

除了交互能力，車路協同還能大大增強自動駕駛車輛的感知能力。視覺、毫米波、激光雷達等傳感器除了裝在車上，還可以裝在路燈桿上；路燈桿也進化為多合一信號桿、多合一交通桿、多合一電警桿等。車端路端同時感知，則盲區最大化減少，視野之外的碰撞提前告知。

路端能夠為自動駕駛車輛提供足夠的決策依據甚至指令，自動駕駛車輛本身發展的復雜度也會大大降低，成本也會大大降低。因為它不需要遍歷所有的場景，自動駕駛商業化也可以提前到來。

除了車端和路端的感知和通訊設施，交通部門也在規劃對道路本身進行智能化改造，以適應自動駕駛的需要。

綜上可見，車路協同對于自動駕駛汽車的安全性提高、成本降低等都有一定的促進作用，同時可以解決堵車、提升道路利用率。

當然了對于構建未來城市，車路協同也是必要的。因此發展車路協同是實現高度自動化的有效途徑。

目前，車路協同處于起步階段，同時表明自動駕駛競爭進入下半場。

符合完全自動駕駛需要的“智能汽車+智能化道路+車路協同”才剛剛開始。Waymo和特斯拉等公司的單車智能雖然逐步成熟起來，但是離完全自動駕駛還有相當的距離，自動駕駛競爭正從上半場進入下半場。

華為、BAT走了四條不同的路

從自動駕駛技術和車路協同的發展來看，越來越多的互聯網企業和通訊企業進入這個歡樂場。

就參與方式來講， 面對智能交通，不同立場會誕生不同視角，從而產生不同的智能交通解讀方式。

汽車企業所講的解讀的智能交通，更多是“智能汽車”；通信企業所講的智能交通，更多是“智能路網”；互聯網科技企業所描繪的智能交通，更像是“智能出行”。

當然，不管是智能汽車，還是智能路網，本質上都是服務未來的智慧出行。同時智慧出行也需要智能汽車、智能路網等基礎設施才能真正實現。

華為：5G時代人車路協同的智慧交通

華為不造汽車，打造5G時代的車路協同智慧交通。

2018年，華為2月發布了C-V2X芯片，6月發布了首款商用C-V2X RSU（路側單元），構建了可商用的C-V2X解決方案；同時，6月份發布EI交通智能體使能聰明的道路，9月發布了OceanConnect智能交通平臺，10月發布了移動數據中心MDC600使能自動駕駛，在車路協同、聰明的路和智能的車三大領域全面發力，加速整個產業的發展。

華為的愿景是：對于物聯網和車聯網，他們希望能夠做到更好的支撐單車智能，同時也把車、路協同這兩個結合起來，使得華為在移動出行，在自動駕駛方面，對于安全和效率都有比較大的幫助。

以延崇高速智能加強測試為例。華為通過提供攝像頭、雷達等路側感知終端和包含路側單元RSU、路側計算設備RSS、V2X Server的C-V2X解決方案，把延崇高速打造為智慧高速公路。同時華為提供車載單元OBU和移動數據中心MDC，并利用自身在自動駕駛系統上的深厚積累，幫助奧迪打造智能網聯汽車，完成基于車路協同的高速公路場景L4級自動駕駛演示。

百度：搭建平臺、開源系統

開源似乎已經成為百度“All in AI”的最強武器。去年9月份，百度宣布將在2018年年底正式開源Apollo 車路協同方案，向業界開放百度Apollo 在車路協同領域的技術和服務。

百度為什么要開源？也許是通過開源可以讓這一技術更普及，進一步加快百度無人車的落地，鞏固百度在自動駕駛乃至智慧交通、智慧城市領域的生態版圖。

目前百度的發力重點已經覆蓋了以上三大要素：研發符合自動駕駛場景需求的路側感知能力，通信芯片及設備廠商合作針對自動駕駛應用需求來優化V2X通信傳輸通道，以及車端自動駕駛系統中對于V2X路側感知信息的融合使用。

作為國內最早開展自動駕駛研發、也是國內為數不多的在北京、重慶、福建多地獲得自動駕駛路測牌照的企業，在車路協同領域，百度已經取得了不少落地成果。例如在長沙湘江新區，百度擬定與長沙共同打造規模化V2X城市。

阿里封閉場景下的“路”端優勢

在阿里的構想中，不僅有聰明的車，還要有聰明的路。自動駕駛車+路側“感知基站”+云控平臺，實現云端、路端、車端一體的智能。

與百度開放生態之路相反的是，阿里走了一條“封閉”之路。目前阿里的優勢主要集中在路端，其發展車路協同擁有菜鳥聯盟場景、ET城市大腦等助攻，封閉的路端場景顯然更適合阿里，阿里要實現的是對路的掌控。

阿里認為，車路協同是自動駕駛研發的終極形態和未來方向，而車路協同的道路端核心構成部分是感知基站，不僅大大降低成本，也提高了自動駕駛的安全性，甚至未來也可以為普通的機動車提供智慧化的道路信息服務。

當然阿里的車路協同并不只是如此，智能感知基站之間還存在互聯互通，通過多個基站的交流，整個城市的交通狀況將得到很好的統一。

例如，發生火險時，基站能夠協調車輛運作，也不會讓其他車輛的運行造成過多影響，同時如果所有車輛都跟隨基站指令行動，那么協同智能還將實現非常好的駕駛安全性。

騰訊做車路協同產業生態連接器

目前，騰訊正在與電信運營商、交通部門合作，推出車路協同的整體解決方案。這將大幅提升車輛的運行效率和安全性。

馬化騰稱，通過路邊的攝像頭、車上的傳感器以及部署在邊緣計算平臺的AI能力，可識別出汽車、行人的位置與速度等信息，實時發送給周邊車輛。此舉將有效地解決4G時代難以實現的“毫秒級低時延”，以及高精定位等問題。

馬化騰看好車路協同商用前景。他曾公開表示，產業互聯網囊括服務業、甚至農業的轉型升級，也包括制造業的一些新變化。

他以車企為例稱，很多大型車企借助互聯網，開始涉足汽車租賃、智慧出行等領域，通過打通產業鏈，成為一個綜合的服務提供商，而不是像過去，停留在“制造商”的角色。

為此，騰訊基于自身特點，深入分析車路協同亟需解決的問題，聯合產業鏈相關企業，共同研究構建了包括基礎設施、平臺服務、業務應用三方面的車路協同創新生態。

如何解讀車路協同的“套路”？

縱觀車路協同的發展路程，可以看出車路協同是一個場景復雜、產業鏈冗長、產業關系新鮮構成的產業網絡。

目前，任何一家公司都不可能自己把所有車路協同的軟件、硬件、平臺、施工全搞定。那么，如果想要能快更好地切入車路協同，就需要更強的產業組織能力與產業生態。

也就是說，此時談論誰家方案可行還為時尚早，但可以斷定車路協同是獨樂樂不如眾樂樂的事，一家玩的車路協同與誰都無益。

值得注意的是，車路協同還需要更多的經驗和摸索，而這段時間內，競爭勢必也會被合作替代。這也就引出本文我們要說的問題，建設車路協同的困難來自哪里？

7月13日，在CCF-GAIR 2019 智能交通分會場上，雷鋒網新智駕將討論構建智能交通的核心要素、車路協同、自動駕駛等三個主題展開探討。